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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

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发表于 2023-10-20 17:31 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:6 f& d( P  A/ M# I9 E( c6 ~
. U2 r* [7 q! F+ Y9 x
3.绘制函数图:
0 H) ]$ j+ `5 |9 \/ b5 S4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。
: N# W9 U6 `3 K5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。
, C& E+ V4 K1 K: g# V6.定义遗传算法参数:
; Q! Z& X' A* m* N# }2 u7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
* U& B: ^- b8 n+ j8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
' H# a1 o6 D$ Y9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
$ y: ~4 B1 W+ }" n! K6 H/ T+ P10.优化过程:* V9 C; g  S" ^3 p
11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。7 W( u- M0 c5 K2 _
12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。9 ~8 a  W  u! Q4 q& }3 W( z: p3 l
13.使用适应度函数对个体进行排序,并选择适应度高的个体作为父代。
# _- v8 a5 T- a1 M14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。9 ^+ j7 a" O+ d& Q2 Q+ X
15.计算子代的目标函数值,然后使用 reins 函数将子代与父代组合,生成新的种群。
- _3 J; Q* j2 ~) P/ C16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
5 a# k6 y$ N, V17.绘制进化图:! b: t' s# u7 i3 F4 A' c
18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
1 k- t; I! q- e  P19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。, f6 q/ t) ]. s5 u$ x# o
20.输出最优解:4 [  ?& k7 l5 e% [- m: a+ c5 O: }' e
21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。! s' z- i' \% |9 v. ]" U
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。
* Y% n' a! B1 g, ]* N2 C2 }8 f1 n9 Z9 z1 `6 s' o& W- h

  ^- h" m; ?% v  h% d- e, n
/ _% y3 D9 m7 G' \* v& g+ {4 V4 N, B% y

example2.m

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